444. 序列重建

2023-11-02 08:48
文章标签 序列 重建 444

本文主要是介绍444. 序列重建,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

验证原始的序列 org 是否可以从序列集 seqs 中唯一地重建。序列 org 是 1 到 n 整数的排列,其中 1 ≤ n ≤ 104。重建是指在序列集 seqs 中构建最短的公共超序列。(即使得所有  seqs 中的序列都是该最短序列的子序列)。确定是否只可以从 seqs 重建唯一的序列,且该序列就是 org 。

示例 1:

输入:org: [1,2,3], seqs: [[1,2],[1,3]]
输出:false
解释:[1,2,3] 不是可以被重建的唯一的序列,因为 [1,3,2] 也是一个合法的序列。

 

示例 2:

输入:org: [1,2,3], seqs: [[1,2]]
输出:false
解释:可以重建的序列只有 [1,2]。

示例 3:

输入:org: [1,2,3], seqs: [[1,2],[1,3],[2,3]]
输出:true
解释:序列 [1,2], [1,3] 和 [2,3] 可以被唯一地重建为原始的序列 [1,2,3]。

示例 4:

输入:org: [4,1,5,2,6,3], seqs: [[5,2,6,3],[4,1,5,2]]
输出:true

 

思路:这个题目比较晦涩,我看了好半天才看明白:

1、用一个一维数组pos来记录org中每个数字对应的位置,然后再遍历子序列中的每一个数字,看看前后位置对不对。

2、题目要求重建序列唯一,所以org中每一对前后数字必须都得出现过。test case1中没有出现[2, 3], 导致不唯一。可以冗余出现,按照前后顺序重复出现也行,按照前后顺序跨越出现也行。

有两个坑需要注意:

1、子序列seqs中不能出现其他的数字,就是说必须都是原序列中的数字。要判断是否越界

2、设置 bool existed,防止org=[1], seqs=[[ ],[ ]]这种bad case,也就是说seqs必须得进去,否则会造成cnt=n=1,错误地返回true。虽然进入seqs后,也可能在cnt为1的时候返回true,但那个时候的true是真的true,如org=[1], seqs=[[1]]。也就是cnt可以为1,但是必须是经过计数过程之后仍然得到的1,而不是初始化时的那个1.

class Solution {
public:bool sequenceReconstruction(vector<int>& org, vector<vector<int>>& seqs) {int n=org.size(), cnt=1;//用来统计前后顺序对的次数,判断唯一bool existed=false;//seqs必须得进去vector<int>po(n+1), flag=po;//po存位置,flag作为标记数组,判断是会否唯一//初始化pofor(int i=0; i<n; ++i){po[org[i]]=i;}for(auto x: seqs){for(int i=0; i<x.size(); ++i){existed=true;if(x[i]<1 || x[i]>n) return false;//判断是否越界if(i==0) continue;if(po[x[i]]<= po[x[i-1]]) return false;//要有等号,防止org=[1], seqs=[[1, 1]]这种bad caseif(flag[x[i]]==0 && po[x[i]]== po[x[i-1]]+1) {//只有首次出现,cnt才计数cnt++;flag[x[i]]=1;}}}return cnt==n && existed;}
};

 

这篇关于444. 序列重建的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/329468

相关文章

uva 10131 最长子序列

题意: 给大象的体重和智商,求体重按从大到小,智商从高到低的最长子序列,并输出路径。 代码: #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstring>#include <cmath>#include <stack>#include <vect

POJ1631最长单调递增子序列

最长单调递增子序列 import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.io.PrintWriter;import java.math.BigInteger;import java.util.StringTokenizer;publ

leetcode105 从前序与中序遍历序列构造二叉树

根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。 注意: 你可以假设树中没有重复的元素。 例如,给出 前序遍历 preorder = [3,9,20,15,7]中序遍历 inorder = [9,3,15,20,7] 返回如下的二叉树: 3/ \9 20/ \15 7   class Solution {public TreeNode buildTree(int[] pr

day-50 求出最长好子序列 I

思路 二维dp,dp[i][h]表示nums[i] 结尾,且有不超过 h 个下标满足条件的最长好子序列的长度(0<=h<=k),二维数组dp初始值全为1 解题过程 状态转换方程: 1.nums[i]==nums[j],dp[i,h]=Math.max(dp[i,h],dp[j,h]+1) 2.nums[i]!=nums[j],dp[i,h]=Math.max(dp[i,h],dp[j,h-1

LeetCode:3177. 求出最长好子序列 II 哈希表+动态规划实现n*k时间复杂度

3177. 求出最长好子序列 II 题目链接 题目描述 给你一个整数数组 nums 和一个非负整数k 。如果一个整数序列 seq 满足在下标范围 [0, seq.length - 2] 中 最多只有 k 个下标i满足 seq[i] != seq[i + 1] ,那么我们称这个整数序列为好序列。请你返回 nums中好子序列的最长长度。 实例1: 输入:nums = [1,2,1,1,3],

用Python实现时间序列模型实战——Day 14: 向量自回归模型 (VAR) 与向量误差修正模型 (VECM)

一、学习内容 1. 向量自回归模型 (VAR) 的基本概念与应用 向量自回归模型 (VAR) 是多元时间序列分析中的一种模型,用于捕捉多个变量之间的相互依赖关系。与单变量自回归模型不同,VAR 模型将多个时间序列作为向量输入,同时对这些变量进行回归分析。 VAR 模型的一般形式为: 其中: ​ 是时间  的变量向量。 是常数向量。​ 是每个时间滞后的回归系数矩阵。​ 是误差项向量,假

时间序列|change point detection

change point detection 被称为变点检测,其基本定义是在一个序列或过程中,当某个统计特性(分布类型、分布参数)在某时间点受系统性因素而非偶然因素影响发生变化,我们就称该时间点为变点。变点识别即利用统计量或统计方法或机器学习方法将该变点位置估计出来。 Change Point Detection的类型 online 指连续观察某一随机过程,监测到变点时停止检验,不运用到

Leetcode面试经典150题-128.最长连续序列-递归版本另解

之前写过一篇这个题的,但是可能代码比较复杂,这回来个简洁版的,这个是递归版本 可以看看之前的版本,两个版本面试用哪个都保过 解法都在代码里,不懂就留言或者私信 class Solution {/**对于之前的解法,我现在提供一共更优的解,但是这种可能会比较难懂一些(思想方面)代码其实是很简洁的,总体思想如下:不需要排序直接把所有数放入map,map的key是当前数字,value是当前数开始的

go json反序列化成指定类型

简介 简单的介绍一下使用go的json库,将json字符串反序列化成接口中指定的实现类 代码如下 package usejsontype ExamInterface interface {CheckRule(data any) bool}type IntStru struct {DefalutVal int `json:"defalut_val"`Max int `json:

代码随想录刷题day25丨491.递增子序列 ,46.全排列 ,47.全排列 II

代码随想录刷题day25丨491.递增子序列 ,46.全排列 ,47.全排列 II 1.题目 1.1递增子序列 题目链接:491. 非递减子序列 - 力扣(LeetCode) 视频讲解:回溯算法精讲,树层去重与树枝去重 | LeetCode:491.递增子序列_哔哩哔哩_bilibili 文档讲解:https://programmercarl.com/0491.%E9%80%92%E